AKILLI SİSTEMLER

Course objectives

Bu dersin amacı, öğrencilere yapay zekânın temel kavramlarını öğretmek ve günlük hayatta karşılaşılan problemlerin yapay zeka teknikleri ile nasıl çözülebileceğini göstermektir. Ders kapsamında öğrencilerin; Yapay zekâ ve makine öğrenmesinin temel prensiplerini anlaması, Veri, model, algoritma gibi temel kavramları öğrenmesi, Basit yapay zeka algoritmalarının çalışma mantığını kavraması, Günlük hayattaki problemlerin yapay zeka ile çözülüp çözülemeyeceğini analiz edebilmesi, Yapay zekanın kullanım alanlarını ve uygulamalarını tanıması amaçlanmaktadır.

Course content

Yapay zekaya giriş ve temel kavramlar Yapay zekanın kullanım alanları Veri, veri seti ve model kavramı Makine öğrenmesi ve öğrenme türleri Gözetimli öğrenme Lineer regresyon yöntemi K-Nearest Neighbor (KNN) algoritması Öneri sistemleri Bulanık mantık Genetik algoritmalar Yapay zeka sistemlerinin geliştirme aşamaları Günlük hayatta yapay zeka uygulamaları

Resources

Yapay Zeka - Kuramdan Uygulamaya - Nobel Akademik Yayıncılık Geleceği Şekillendiren Teknoloji - Yapay Zeka - Nobel Akademik Yayincilik

Learning outcomes

1. 1 Yapay zekanın temel kavramlarını açıklayabilir.
2. 2 Yapay zeka ile klasik algoritmik problemlerin farkını ayırt edebilir.
3. 3 Makine öğrenmesi kavramını ve öğrenme türlerini açıklayabilir.
4. 4 Lineer regresyon ve KNN gibi temel algoritmaların çalışma mantığını açıklayabilir.
5. 5 Yapay zeka sistemlerinin geliştirme aşamalarını sıralayabilir.
6. 6 Günlük hayattaki problemlerin yapay zeka ile çözülüp çözülemeyeceğini analiz edebilir.
7. 7 Genetik algoritma ve bulanık mantık gibi yöntemlerin temel prensiplerini açıklayabilir.
8. 8 Yapay zekanın farklı uygulama alanlarını örneklerle açıklayabilir.

Weekly topics

Assessment

ECTS workload